Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini membahas tentang status kepemilikan barang bukti setelah putusan pengadilan, studi putusan kasus illegal logging Putusan No. 427/Pid.b/2012 /PN.Tsm dan Putusan No. 710/Pid.B/2011/PN.Mkt. Selain itu penulis juga menganalisis tentang putusan pengadilan terhadap barang bukti milik pihak ketiga dalam perkara tersebut. Metode penelitian yang digunakan yaitu metode penelitian kepustakaan yang bersifat yuridis-normatif. Dari penelitian yang dilakukan, Pasal 78 ayat (15) Undang-undang No. 41 Tahun 1999 Tentang Kehutanan tidak mengatur dengan jelas terhadap barang bukti milik pihak ketiga yang dipergunakan terdakwa sebagai alat angkut kayu ilegal. Hal tersebut menjadi dilematis bagi hakim dalam memutus status kepemilikan barang bukti tersebut apakah dinyatakan dirampas untuk negara ataukah dikembalikan. Sehingga tentang ketentuan Pasal 78 ayat (15) Undang-undang No. 41 Tahun 1999 Tentang Kehutanan perlu diatur dan dijelaskan lebih lanjut lagi demi terwujudnya kepastian, keadilan dan kemanfaatan hukum.

---

This thesis discusses the ownership status of evidence after the court decision ruling illegal logging case study of decision number 427/Pid.b/2012 /PN.Tsm and decision number 710/Pid.B/2011/PN.Mkt. in addition, the author/writer also analyzed the evidence of the court decision against a third party in the case. The research method used is the method of literature research juridical-normatif. The research conducted, chapter 78 verse 15 law No.41 of 1997 on forestry is not set clearly against the evidence of a third party as a conveyance of illegal logging. This is a dilemma for the judges in deciding the ownership status of the evidence is otherwise deprived of or returned to the country. So on the provisions of article 78 paragraph 15 law No. 41 of 1999 on forestry needs to be regulated and explained further in order to create certainty, fairness, and legal expediency."

"Sebagai negara hukum, Indonesia memiliki sistem peradilan yang aktif. Setiap bulannya, terdapat sekitar 100.000 dokumen putusan yang dihasilkan oleh lembaga kehakiman di Indonesia. Volume dokumen yang banyak tersebut menimbulkan suatu tantangan bagi insan hukum di Indonesia. Guna mendukung dan mengakomodasi institusi publik dari aspek teknologi dan informasi, serta mendorong pelaksanaan keterbukaan informasi bagi masyarakat umum, maka dibutuhkan suatu metode yang dapat membantu untuk mencari dan mengumpulkan informasi penting dari suatu dokumen putusan pengadilan. Secara khusus, metode ini juga ditujukan untuk membantu para praktisi hukum untuk kepentingan penegakan hukum dan para akademisi hukum untuk kepentingan pendidikan dan pengembangan di bidang hukum. Salah satu teknik untuk mengumpulkan informasi penting dari suatu dokumen adalah Named Entity Recognition (NER). Teknik NER bekerja dengan cara menandai kata-kata yang merupakan informasi penting seperti orang, tempat, lokasi, waktu, kejadian, dan lainnya. NER dapat diterapkan untuk berbagai bidang permasalahan, seperti medis, hukum, dan pertanian. NER yang secara spesifik bekerja untuk menandai entitas hukum disebut dengan Legal Entity Recognition (LER). Penelitian sebelumnya telah menerapkan LER untuk dokumen legal berbahasa Indonesia dengan pendekatan BiLSTM dan CRF sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengetahui bagaimana performa model-model lain terhadap kasus tersebut. Penelitian ini menguji performa language model, yaitu model berbasis RoBERTa dan model berbasis BERT serta membandingkannya dengan deep learning model, yaitu BiLSTM dan BiLSTM-CRF sebagai model baseline penelitian sebelumnya untuk task LER bahasa indonesia. Hasil penelitian menunjukkan model berbasis RoBERTa memliki performa terbaik untuk task LER pada dataset penulis, XLM-R large dengan skor F1 sebesar 0,9295, XLM-R base dengan skor F1 sebesar 0,9281 dan Indonesian RoBERTa dengan skor F1 sebesar 0,9246.

---

As a rule of law country, Indonesia has an active justice system. Every month, there are around 100,000 decision documents produced by the judiciary in Indonesia. The large volume of documents poses a challenge for legal people in Indonesia. In order to support and accommodate public institutions from the aspects of technology and information, as well as encourage the implementation of information disclosure for the general public, a method is needed that can help find and collect important information from a court decision document. In particular, this method is also intended to assist legal practitioners for the benefit of law enforcement and legal academics for the benefit of education and development in the field of law. One technique for collecting important information from a document is Named Entity Recognition (NER). The NER technique works by marking words that are important information such as people, places, locations, times, events, and so on. NER can be applied to various problem areas, such as medical, legal, and agriculture. NER which specifically works to mark legal entities is called Legal Entity Recognition (LER). Previous studies have applied LER to legal documents in Indonesian using the BiLSTM and CRF approaches, so further research is needed to find out how other models perform in this case. This study examines the performance of language models, namely the RoBERTa-based model and the BERT-based model and compares them with deep learning models, namely BiLSTM and BiLSTM-CRF as the baseline models for previous studies for the Indonesian language LER task. The results showed that the RoBERTa-based model had the best performance for the LER task in the author’s dataset, XLM-R large with an F1 score of 0.9295, XLM-R base with an F1 score of 0.9281 and Indonesian RoBERTa with an F1 score of 0.9246."

"

Sebagai negara hukum, Indonesia memiliki sistem peradilan yang aktif. Setiap bulannya, terdapat sekitar 100.000 dokumen putusan yang dihasilkan oleh lembaga kehakiman di Indonesia. Volume dokumen yang banyak tersebut menimbulkan suatu tantangan bagi insan hukum di Indonesia. Guna mendukung dan mengakomodasi institusi publik dari aspek teknologi dan informasi, serta mendorong pelaksanaan keterbukaan informasi bagi masyarakat umum, maka dibutuhkan suatu metode yang dapat membantu untuk mencari dan mengumpulkan informasi penting dari suatu dokumen putusan pengadilan. Secara khusus, metode ini juga ditujukan untuk membantu para praktisi hukum untuk kepentingan penegakan hukum dan para akademisi hukum untuk kepentingan pendidikan dan pengembangan di bidang hukum. Salah satu teknik untuk mengumpulkan informasi penting dari suatu dokumen adalah Named Entity Recognition (NER). Teknik NER bekerja dengan cara menandai kata-kata yang merupakan informasi penting seperti orang, tempat, lokasi, waktu, kejadian, dan lainnya. NER dapat diterapkan untuk berbagai bidang permasalahan, seperti medis, hukum, dan pertanian. NER yang secara spesifik bekerja untuk menandai entitas hukum disebut dengan Legal Entity Recognition (LER). Penelitian sebelumnya telah menerapkan LER untuk dokumen legal berbahasa Indonesia dengan pendekatan BiLSTM dan CRF sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengetahui bagaimana performa model-model lain terhadap kasus tersebut. Penelitian ini menguji performa language model, yaitu model berbasis RoBERTa dan model berbasis BERT serta membandingkannya dengan deep learning model, yaitu BiLSTM dan BiLSTM-CRF sebagai model baseline penelitian sebelumnya untuk task LER bahasa indonesia. Hasil penelitian menunjukkan model berbasis RoBERTa memliki performa terbaik untuk task LER pada dataset penulis, XLM-R large dengan skor F1 sebesar 0,9295, XLM-R base dengan skor F1 sebesar 0,9281 dan Indonesian RoBERTa dengan skor F1 sebesar 0,9246.

---

As a rule of law country, Indonesia has an active justice system. Every month, there are around 100,000 decision documents produced by the judiciary in Indonesia. The large volume of documents poses a challenge for legal people in Indonesia. In order to support and accommodate public institutions from the aspects of technology and information, as well as encourage the implementation of information disclosure for the general public, a method is needed that can help find and collect important information from a court decision document. In particular, this method is also intended to assist legal practitioners for the benefit of law enforcement and legal academics for the benefit of education and development in the field of law. One technique for collecting important information from a document is Named Entity Recognition (NER). The NER technique works by marking words that are important information such as people, places, locations, times, events, and so on. NER can be applied to various problem areas, such as medical, legal, and agriculture. NER which specifically works to mark legal entities is called Legal Entity Recognition (LER). Previous studies have applied LER to legal documents in Indonesian using the BiLSTM and CRF approaches, so further research is needed to find out how other models perform in this case. This study examines the performance of language models, namely the RoBERTa-based model and the BERT-based model and compares them with deep learning models, namely BiLSTM and BiLSTM-CRF as the baseline models for previous studies for the Indonesian language LER task. The results showed that the RoBERTa-based model had the best performance for the LER task in the author’s dataset, XLM-R large with an F1 score of 0.9295, XLM-R base with an F1 score of 0.9281 and Indonesian RoBERTa with an F1 score of 0.9246.

 

"

"ABSTRAKTesis ini membahas mengenai perlindungan terhadap konsumen jasa penerbangan.Perlindungan terhadap konsumen jasa penerbangan adalah penting mengingatsemakin meningkatnya kebutuhan dan permintaan masyarakat terhadap jasapenerbangan. Hal tersebut terlihat juga dari semakin berkembangnya industripenerbangan di Indonesia, sehingga memberikan suatu kesempatan, tantangan,dan persaingan yang baru bagi setiap perusahaan penerbangan. Sejumlahpermasalahan terjadi dalam penyelenggaraan jasa penerbangan seperti kecelakaan,keterlambatan dan pembatalan penerbangan, kehilangan bagasi, hingga pelayananyang kurang memuaskan yang tentunya sangat merugikan konsumen. Oleh karenaitu diperlukan perlindungan yang optimal terhadap konsumen jasa penerbangan.Penelitian ini menggunakan tipe yuridis normatif dengan melakukan kajianterhadap dokumen-dokumen hukum berupa peraturan perundang-undangan yangterkait dengan perlindungan konsumen, baik yang terdapat dalam buku teks danjurnal ilmiah, maupun putusan pengadilan yang relevan dengan objek penelitianini. Penelitian ini secara khusus membahas mengenai pelaksanaan perlindunganbagi konsumen sebagai pengguna jasa penerbangan. Tanggung jawab pelakuusaha penyedia jasa penerbangan dalam terjadi kerugian. Selain itu, disajikan pulaanalisis terhadap putusan Mahkamah Agung mengenai pembatalan penerbangandalam rangka penegakkan perlindungan bagi konsumen jasa penerbangan.

---

ABSTRACTThis thesis examines the protection of consumer aviation services. Aviationservices consumer protection is important to remember the increasing needs anddemands of society for aviation services . It is seen also from the increasingdevelopment of the aviation industry in Indonesia , to provide an opportunity , achallenge , and new competition for each airline . A number of problems occur inaviation services such as accidents , delays and flight cancellations , lost luggage,to the service of the poor are of course very detrimental to consumers . Thus itneeds optimal protection against aviation consumer services . This research usednormative juridical type by doing research on legal documents in the form oflegislation related to consumer protection , both of which are found in textbooksand scientific journals , as well as an injunction that is relevant to the object of thisstudy . This study specifically addresses the implementation of consumerprotection as consumers of aviation . Actors responsibility aviation serviceproviders in case of loss. In addition, the analysis also served on the SupremeCourt Verdict on the cancellation of flights in the framework of the rule ofconsumer protection for airline services ."

"Perjanjian utang-piutang atau loan agreement adalah suatu perjanjian perdata antara suatu subjek hukum dengan subjek hukum lain di mana satu pihak meminjam uang kepada pihak yang lain dan pihak yang lain akan mendapat timbal-balik berupa bunga atau hal lain yang telah diperjanjikan sebelumnya. Pengaturan terhadap perjanjian utang-piutang menurut hukum Indonesia terdapat dalam Kitab Undang-Undang Hukum Perdata, seperti lahirnya dan hapusnya. Para pihak dalam perjanjian utang-piutang dapat berbeda status personalnya, sehingga menimbulkan masalah HPI. Ketika terjadi wanprestasi, kemudian juga akan timbul permasalahan forum mana yang berwenang untuk mengadili dan hukum apa yang akan berlaku untuk mengadili perkara tersebut. Skripsi ini akan membahas mengenai perkara-perkara wanprestasi yang berasal dari perjanjian utang-piutang yang tidak berjalan sebagaimana seperti yang diperjanjikan antara para pihak yang berbeda status personalnya. Kemudian salah satu pihak menggugat pihak lainnya di Pengadilan Indonesia.

---

A Loan agreement is an agreement between two or more legally competent individuals or entities on borrowing a sum of money by one person, company, government, and other organization from another. The lender will get another sum of money or other certain profit paid as compensation for the loan. Loan agreement in Indonesia is regulated in Kitab Undang-Undang Hukum Perdata (Civil Code). It regulates how the agreement begins and when it completes. The parties of a loan agreement can come from different countries. This will create international private law issue. When a loan agreement is not enforced as it has been agreed, breach of contract occurs. Some questions will appear like which court has the competence to adjudicate the case and which law should govern the case. This thesis will explain about a breach of contract cases related to a loan agreement where the parties come from different countries, then one of the parties conducted a lawsuit againts the other in Indonesian court."